package com.edrop.utils;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class HuffmanCodeUtil {
	/**
	 * 用于编码后结果返回
	 * @ClassName:  HuffmanCodeResult   
	 * @Description:TODO
	 * @author: zcx 
	 * @date: 2020年5月21日 下午8:31:21     
	 * @Copyright: 2020 com.edrop. All rights reserved.
	 */
	public static class HuffmanCodeResult{
		private Map<Byte, String> huffmanCodes;
		private byte[] huffmanBytes;
		public HuffmanCodeResult(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
			this.huffmanBytes = huffmanBytes;
			this.huffmanCodes = huffmanCodes;
		}
		public Map<Byte, String> getHuffmanCodes() {
			return huffmanCodes;
		}
		public void setHuffmanCodes(Map<Byte, String> huffmanCodes) {
			this.huffmanCodes = huffmanCodes;
		}
		public byte[] getHuffmanBytes() {
			return huffmanBytes;
		}
		public void setHuffmanBytes(byte[] huffmanBytes) {
			this.huffmanBytes = huffmanBytes;
		}
	}
	/**
	 * @param zipFile 准备解压的文件
	 * @param dstFile 将文件解压到哪个路径
	 * @throws UnsupportedEncodingException 
	 */
	public static String unZipFile(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
		HuffmanCodeUtil.huffmanCodes = huffmanCodes;
		byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
		try {
			return new String(bytes, "utf-8");
		} catch (UnsupportedEncodingException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return "";
	}
	
	public static void clearData() {
		HuffmanCodeUtil.huffmanCodes.clear();
		
	}
	
	/**
	 * @param srcFile 你传入的希望压缩的文件的全路径
	 * @param dstFile 我们压缩后将压缩文件放到哪个目录
	 * @throws UnsupportedEncodingException 
	 */
	public static HuffmanCodeResult zipFile(String content) {
//		HuffmanCodeUtil.huffmanCodes.clear();
		clearData();
		// 获取字节数组
		byte[] b = null;
		try {
			b = content.getBytes("utf-8");
		} catch (UnsupportedEncodingException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		//直接对源文件压缩
		byte[] huffmanBytes = huffmanZip(b);
		// 封装将结果返回
		return new HuffmanCodeUtil.HuffmanCodeResult(HuffmanCodeUtil.huffmanCodes, huffmanBytes);
	}
	
	/**
	 * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表 map
	 * @param huffmanBytes 赫夫曼编码得到的字节数组
	 * @return 就是原来的字符串对应的数组
	 */
	private static byte[] decode(Map<Byte,String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
		// 1. 先得到 huffmanBytes 对应的 二进制的字符串 ， 形式 1010100010111...
		StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
		// 2.将byte数组转成二进制的字符串
		for(int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
			byte b = huffmanBytes[i];
			//判断是不是最后一个字节
			boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
			stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, b));
		}
		//把字符串按照指定的赫夫曼编码进行解码
		//把赫夫曼编码表进行调换，因为反向查询 a->100 100->a
		Map<String, Byte>  map = new HashMap<String,Byte>();
		for(Map.Entry<Byte, String> entry: huffmanCodes.entrySet()) {
			map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
		}
		
		//创建要给集合，存放byte
		List<Byte> list = new ArrayList<>();
		//i 可以理解成就是索引,扫描 stringBuilder 
		for(int i =0; i < stringBuilder.length();){
			int count = 1; //小的计数器
			boolean flag = true;
			Byte b = null;
			
			while (flag) {
				//取出一个 '1' '0'
				String key = stringBuilder.substring(i,i+count);//i不动 count移动 直到匹配到一个字符
				b = map.get(key);
				if(b == null) {//说明没有匹配到
					count++;
				}else {
					//匹配到
					flag = false;
				}	
			}
			list.add(b);
			i +=count; //i 直接移动到 count	
		}
		//当for循环结束后，我们list中就存放了所有的字符  "i like like like java do you like a java"
		//把list 中的数据放入到byte[] 并返回
		byte b[] = new byte[list.size()];
		for(int i = 0;i < b.length; i++) {
			b[i] = list.get(i);
		}
		return b;
	}
	
	/**
	 * 将一个byte 转成一个二进制的字符串, 如果看不懂，可以参考我讲的Java基础 二进制的原码，反码，补码
	 * @param flag 标志是否需要补高位如果是true ，表示需要补高位，如果是false表示不补, 如果是最后一个字节，无需补高位
	 * @param b 传入的 byte
	 * @return 是该b 对应的二进制的字符串，（注意是按补码返回）
	 */
	private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
		//使用变量保存 b
		int temp = b; //将 b 转成 int
		//如果是正数我们还存在补高位
		if(flag){
			temp |= 256; //按位或256  1 0000 0000  | 0000 0001 => 1 0000 0001	
		}
		String str = Integer.toBinaryString(temp);//返回的是temp对应的二进制的补码
		if(flag) {
			return str.substring(str.length() - 8);
		} else {
			return str;
		}
	}
	/**
	 * 
	 * @param bytes 接收字节数组
	 * @return 返回的就是 List 形式   [Node[date=97 ,weight = 5], Node[]date=32,weight = 9]......],
	 */
	private static List<Node> getNodes(byte[] bytes){
		//1创建一个ArrayList
		ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<Node>();
		
		//存储每个byte出现的次数 ->map
		//遍历 bytes , 统计 每一个byte出现的次数->map[key,value]
		Map<Byte, Integer> counts = new HashMap();
		for(byte b:bytes){
			Integer count = counts.get(b);
			if (count == null) { // Map还没有这个字符数据,第一次
				counts.put(b, 1);
			} else {
				counts.put(b, count + 1);
			}
		}
		//把每一个键值对转成一个Node 对象，并加入到nodes集合
		//遍历map
		for(Map.Entry<Byte, Integer> entry :counts.entrySet()){
			nodes.add(new Node(entry.getKey(),entry.getValue()));
		}
		return nodes;
	}
	//通过List 创建对应的赫夫曼树
	private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {
		while (nodes.size() > 1) {
			//排序 从小到大
			Collections.sort(nodes);
			
			//取出根节点权值最小的两颗二叉树 
			//(1) 取出权值最小的结点（二叉树）
			Node leftNode = nodes.get(0);
			//(2) 取出权值第二小的结点（二叉树）
			Node rightNode = nodes.get(1);
			//(3)构建一颗新的二叉树
			Node parent = new Node(null,leftNode.weight + rightNode.weight);
			parent.left = leftNode;
			parent.right = rightNode;
			
			//(4)从ArrayList删除处理过的二叉树
			nodes.remove(leftNode);
			nodes.remove(rightNode);
			//(5)将parent加入到nodes
			nodes.add(parent);
		}
		//返回哈夫曼树的root结点
		return nodes.get(0);
	}

	//生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码
	//思路:
	//1. 将赫夫曼编码表存放在 Map<Byte,String> 形式
	//生成的赫夫曼编码表{32=01, 97=100, 100=11000, 117=11001, 101=1110, 118=11011, 105=101, 121=11010, 106=0010, 107=1111, 108=000, 111=0011}
	static Map<Byte,String> huffmanCodes = new HashMap<>();
	//2. 在生成赫夫曼编码表示，需要去拼接路径, 定义一个StringBuilder 存储某个叶子结点的路径
	static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();	
	
	//为了调用方便，我们重载 getCodes
	private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
		if (root == null) {
			return null;
		}
		// 处理root的左子树
		getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
		// 处理root的右子树
		getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
		return huffmanCodes;
	}
	
	/**
	 * 功能：将传入的node结点的所有叶子结点的赫夫曼编码得到，并放入到huffmanCodes集合
	 * @param node 传入结点
	 * @param code 路径： 左子结点是 0, 右子结点 1
	 * @param stringBuilder 用于拼接路径
	 */
	private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
		StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
		//将code加入到stringBuilder2
		stringBuilder2.append(code);
		if (node != null) { //如果node == null 就不处理
			//判断当前node 是叶子结点还是非叶子结点
			if (node.data == null) {//data为空 就说明是非叶子结点 
				//递归处理
				//向左
				getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);
				//向右递归
				getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);
			} else { //说明是一个叶子结点
				//就表示找到了某个叶子结点的最后
				huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
				
			}
		}
	}
	//编写一个方法，将字符串对应的byte[] 数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码压缩后的byte[]
	/**
	 * 
	 * @param bytes 原始的字符串对应的 byte[]
	 * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
	 * @return 返回赫夫曼编码处理后的 byte[] 
	 * 
	 */
	/*举例： String content = "i like like like java do you like a java"; =》 byte[] contentBytes = content.getBytes();
	  返回的是 字符串 "1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100"
	  => 对应的 byte[] huffmanCodeBytes  ，即 8位对应一个 byte,放入到 huffmanCodeBytes
	  huffmanCodeBytes[0] =  10101000(补码) => byte  [推导  10101000=> 10101000 - 1 => 10100111(反码)=> 11011000= -88 ]
	  huffmanCodeBytes[1] = -88*/
	private static byte[] zip(byte[] bytes,Map<Byte, String> huffmanCodes){
		//1.利用 huffmanCodes 将  bytes 转成  赫夫曼编码对应的字符串
		StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
		for(byte b: bytes){
			stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
		}
		//将 "1010100010111111110..." 转成 byte[]
		//统计返回 的byte[] huffmanCodeBytes 长度
		int len;
		if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
			len = stringBuilder.length() / 8;			
		} else {
			len = stringBuilder.length()/8 + 1;
		}
		//创建 存储压缩后的 byte数组
		byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
		int index = 0;//记录是第几个byte
		for(int i = 0; i < stringBuilder.length();i+=8){//每8位 对应一个byte 所以步长为8
			String strByte;
			if(i+8 > stringBuilder.length()) {//不够8位
				strByte = stringBuilder.substring(i);//取到最后
			}else{
				strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
			}
			//Integer.parseInt(String s,int radix)返回的结果是一个十进制数
			huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte,2);
			index++;
		}
		return huffmanCodeBytes;
	}
	//使用一个方法，将前面的方法封装起来，便于我们的调用.
	/**
	 * 
	 * @param bytes 原始的字符串对应的字节数组
	 * @return 是经过 赫夫曼编码处理后的字节数组(压缩后的数组)
	 */
	private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
		List<Node> nodes = getNodes(bytes);
		//根据 nodes 创建的赫夫曼树
		Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
		//对应的赫夫曼编码(根据 赫夫曼树)
		Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
		//根据生成的赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
		byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, huffmanCodes);
		return huffmanCodeBytes;
	}
}

//创建Node ,带数据和权值
class Node implements Comparable<Node>  {
	Byte data; // 存放数据(字符)本身，比如'a' => 97 ' ' => 32
	int weight; //权值, 表示字符出现的次数
	Node left;
	Node right;
	public Node(Byte data, int weight) {		
		this.data = data;
		this.weight = weight;
	}
	@Override
	public int compareTo(Node o) {
		// 从小到大排序
		return this.weight - o.weight;
	}	
	@Override
	public String toString() {
		return "Node [data = " + data + " weight=" + weight + "]";
	}
}